1、膜計算優(yōu)化算法是一類受膜計算的啟發(fā)而提出的優(yōu)化方法，在前人對膜計算優(yōu)化算法的研究基礎(chǔ)上，本文對膜計算優(yōu)化算法的改進作了進一步研究，設(shè)計了新的進化規(guī)則，并將改進后的算法用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋式吊車建模。全文的主要工作概括如下:
　　(1)簡要介紹了膜計算的產(chǎn)生、發(fā)展和膜計算優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，并且對前人在橋式吊車建模方面的研究作了總結(jié)。
　　(2)提出了一種基于膜內(nèi)對象距離的膜計算優(yōu)化算法(OD-MCOA)。在O

2、D-MCOA算法中，設(shè)計了新的轉(zhuǎn)位規(guī)則和改寫規(guī)則，利用算法尋優(yōu)時膜內(nèi)對象距離的變化來指導(dǎo)算法的進化。經(jīng)過對四種典型測試函數(shù)的尋優(yōu)和與另外兩種優(yōu)化算法的對比，結(jié)果表明了新的進化規(guī)則在提升算法性能上有著重要作用。將所提出的OD-MCOA算法用于二維橋式吊車RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，實驗結(jié)果驗證了OD-MCOA算法的有效性。
　　(3)提出了一種引入禁忌搜索操作的膜計算優(yōu)化算法(TS-MCOA)。受禁忌搜索和生物細胞衰老的啟發(fā)，設(shè)計了一種新的